積雪寒冷地における道路インフラ管理の高度化に関する研究― 冬期路面状態予測手法と管理支援システムの構築 ―（独）土木研究所 寒地土木研究所 高橋 尚人※（独）土木研究所 寒地土木研究所 徳永ロベルト（独）土木研究所 寒地土木研究所 浅野 基樹
北海道大学低温科学研究所 石川 信敬
財団法人日本気象協会北海道支社 川上 俊一

我が国では，1990 年代初頭にスパイクタイヤの使用が１．はじめに
積雪寒冷な地域では，冬期における道路交通機能の確規制されから、 つるつる路面 と呼ばれる非常にすべり保は重要な課題である．道路管理者は，冬期道路交通機やすい路面が多く見られるようになり，冬期の道路イン能の確保のための道路インフラ管理として，様々な冬期フラ管理において凍結路面対策などの冬期路面管理の重路面対策を実施しているが，予算制約のある中，道路イ要性が高まるとともに，その的確で効率的な実施が重要

ンフラ管理をより効率的に実施することが必要である．

な課題となっている．

筆者らは，道路インフラ管理の一層の効率化に資する

冬期路面管理を効率よく行うため，気象や路面状態のため，熱収支法等を用いた冬期路面状態予測手法の構築

変化の 予測 は必要不可欠な要素である．例えば，「冬と当該予測情報等を道路管理者に提供する冬期路面管理

期路面管理マニュアル（案）」１）では、凍結防止剤の散支援システムの構築に取り組んでいる．

布は，路面が凍結する前に散布するのが，最も効果のあ

本研究プロジェクトは，2004 年度から気象・路面温度る散布方法とされている．気象や路面状態の変化を予測

観測とモデルの構築に着手し，2005 年度からシステムのできれば，事前の判断で作業体制を構築したり，適切な試験運用を開始し，逐次，モデルやインターフェースをタイミングで作業を実施することが可能となり，冬期路改良しながら試験運用を行っている．本稿では，冬期路面管理がより的確でより効率的なものになると考え，冬面状態予測手法と冬期路面管理支援システムの構築の状

期路面管理支援システムの開発にあたった．

況，システムの試験運用の状況について紹介する．
（２）システムの開発体制
２．冬期路面管理支援システム開発の概要（１）システム開発の背景

冬期路面管理支援システムは，システムのユーザーである道路管理者との連携はもとより，大学，気象事業者

積雪寒冷地の冬期における道路インフラ管理として，との連携・協働によって開発を進めている（図−２）．

道路管理者は「積雪寒冷特別地域における道路交通の確保に関する特別措置法」（通称，雪寒法）に基づく除雪等の事業（雪寒事業）を実施して冬期道路交通機能の確保に努めている（図−１）．

道路管理者
情報提供項目の選定
インターフェース改善 等

当研究所

出典：国土交通省 HP

図−１ 雪寒法の体系

気象観測の実施
気象予報の発信 等

路面温度予測手法の構築 等

気象事業者

大 学

図−２ 関係機関との連携状況

（３）冬期路面管理支援システムの概要
図−３に冬期路面管理支援システムの概要図を示す．

遮蔽

沿道構造物

以下，概要図に沿って情報発信のプロセスを紹介する．
長波放射a)データの取得

図−４ 路面温度推定モデルの概念図b)データの集約

Ｒ↓＝σＴｓ４＋Ｈ＋lＥ＋Ｇ(1)↓c)予測情報の作成

Ｒ ：路面への入力エネルギー [W/m2]
σ：ステファン−ボルツマン係数（5.67×10‑8W/m2K4）
Ｔｓ：路面温度[K]Ｈ：顕熱伝達熱量(顕熱フラックス) [W/m2]
lＥ：潜熱伝達熱量（潜熱フラックス）[W/m2]
Ｇ：地中伝達熱量（地中熱フラックス）[W/m2]d)予測情報の発信

Ｒ↓＝Sr↓−Sr↑＋Lr↓＋Lc(2)↓

Sr ：路面が受ける正味の日射量 [W/m2]
Sr↑：路面での反射量 [W/m2]
Lr↓：路面が受ける正味の大気放射量 [W/m2]
Lc ：自動車の車体からの赤外放射量 [W/m2]
Lo↓＝(1-φ)Lr↓＋φLstrc↓(3)φ：遮蔽率（沿道構造物等で天空が覆われている率）
Lstrc↓：沿道構造物等からの長波放射量[W/m2]
図−３ 冬期路面管理支援システム概要図
降水相変化
供給・損失a）データの取得

降雨

現地で気象観測・路面温度観測を行うとともに，気象蒸発（凝結）

機関から日射量等の気象実況データや予測データを入手

b)データの集約
現地で取得したデータは NTT 回線を介し，また，気象機関のデータは専用回線を介してシステムのサーバーに集約される．
c)予測情報の作成集約されたデータをもとに，予測情報を作成する．路面温度は，熱収支法を用いて通過車両や沿道構造物の影響を考慮した推定モデル２），３）を構築し（図−４及び式(1)〜式(3)），路面状態は，路面上の水の収支から推定するモデルを構築した（図−５及び式(4)〜式(6)）
．

降雪

融解
路体からの熱供給、薬剤散布

水貯留量し，気象予報，凍結予測情報の作成に用いている．
排水口への排水水： 液体のH2O
雪： 降雪による固体のH2O
氷： 液体のH2Oが凍結したH2O

凍結
路体への熱の放出
融解
路体からの熱供給
薬剤散布

昇華（凝結）

雪貯留量

昇華（凝結）

氷貯留量
雪氷の排出
除雪

図−５ 路面状態推定モデルの概念図

dqwaterMlE= −τ・qwater +−+ Pr ecwaterdt
L Levap
qwater：水の貯留量［mm］(4)

τ：排水係数(0〜1)M：融解(凍結)熱量(正の場合融解熱量) [W/m2]
L：融解潜熱［J/kg］
Levap：蒸発潜熱［J/kg］
Precwater：降水量［mm］
dqsnowqMlE= −A − B− Γ・rm・ snow + Pr ecsnow (5)dt
LLsublqsnow + qice

qsnow ：雪の貯留量［mm］
qice：氷の貯留量［mm］
Lsubl：昇華潜熱(=2.384×106J/kg)、
rm：除雪量［mm］
Precsnow：降雪量［mm］
A、B、Γ：0,１のフラグ
1, q snow > 0
A=
0and

システム開発にあたっては，道路管理者にとって望ましい体系やインターフェースが不明だったため，システム開発の初期の段階から現在に至るまで，作業サイクルや実施時間帯，情報提供項目やインターフェース，操作性などについてヒアリングを繰り返しながらシステムのM >0開発・改善・運用を行っている．

1, q snow > 0B=
0
1,Γ=
0

３．システムの体系と機能構成

rm > 0（１）システムの体系
システムの体系図（平成 18 年度末現在）を図−６にqicedqicelEM= −(1 − A) − (1 − B)− Γ・rm・qsnow + qice
Lsubl
Ldt

示す．提供する情報は，メッシュ気象情報と路面凍結予(6)測情報で，それらに一般的な気象情報を付随させている．

式(4)〜式(6)を解くことで，路面上の水分（水，雪，氷）貯留量を求め，路面状態を決定する．
路面温度の推定精度は，平成 18 年度冬期（平成 18 年12 月〜平成 19 年 3 月）で，約±2℃まで向上している．

冬期路面管理メッシュ気象情報

降雪

一般気象情報吹雪視程

支援システムトップページ

また，路面状態の推定精度は，「凍結，圧雪，シャーベ降水ット，湿潤，乾燥」の 5 分類では約 6 割， 凍結リスク

路面凍結予測｛高（凍結），中（圧雪及びシャーベット），低（湿潤及（線的予測）

路面温度
気温
凍結リスクび乾燥）｝の 3 分類では約 7 割であった．
d)予測情報の発信

エリア拡大

路面温度

路面温度及び路面凍結予測情報は，気象予測情報とと凍結リスク

もにインターネットを利用して配信される．
路面凍結予測（５）システム開発・運用の経緯

路面温度（地点予測）

表−１にシステム開発・運用の経緯を示す．

路面状態

一般気象情報表−１ システム開発・運用の経緯
日 付

実 施 内 容2004〜

・対象路線の選定（札幌新道）
・気象・路面温度観測の開始
・路面温度推定モデル等の構築・精度検証

2005/12システムの試験運用開始※テキスト情報のみを提供（1 地点）

図−６ 冬期路面管理支援システムの体系図（２）トップページ／メッシュ気象情報画面図−７にトップページを示す．本研究で連携している
道路管理者は，本システムとは別に降雪予測情報等を提供する 道路管理支援システム

2006/2

・予測結果を図形(グラフ)表示
・情報提供地点数を追加（1→5 地点）

2006/12を利用していた．

本システムは当初，そのシステムとは独立していたが，・18 年度冬期の試験運用開始

協議・検討の結果，両システムを統合することとなった．

（インターフェースは平成 17 年と同じ）

統合は，古くから運用され認知度が高かった道路管理支・対象路線を追加（一般国道 231 号）
2007/2

４）・既存システムと統合
・札幌新道を対象に線的予測情報の試験的提供を開始

援システムのトップページを活用して情報を集約することとした．また，トップページは，降雪，吹雪視程，降水，気温のメッシュ予測情報と過去のデータを表示する

メッシュ気象情報画面を兼用している．
メッシュのサイズは 1km 四方で，提供する情報は道路管理者が作業を行う上で参考にしている値などを基準に帯前に終了するよう深夜から未明にかけて行うことも多く，このような作業計画の検討を日中に行うことに対応したものである．

5 段階程度で区分し，また，情報を表示する際の色使い

また，地図左上のウインドウには，天候予測（ピクトは，カテゴリが多いと色分けを視認しにくいといったヒグラム）と気温，降水量の気象予報が表示され，地図右アリング結果などを踏まえて 5 色程度にした．

上のウインドウをクリックすると，路線のエリア拡大地
図が表示され，より詳細な路面温度分布が表示される．
なお，平成 18 年度冬期間（平成 18 年 12 月〜平成 19年 3 月末まで）における路面温度の推定精度（誤差）は，おおよそ±2℃となっている．

図−７ トップページ／メッシュ気象情報画面（３）路面凍結予測画面（線的予測）
トップページの地図，または，地図の横のウインドウをクリックすることで路面凍結予測（線的予測）のトッ

図−８ 路面温度予測画面

プ画面に移動する．路面凍結予測（線的予測）で提供するのは，路面温度予測と凍結リスク情報（路面状態の予測情報）の 2 種類である．

b)凍結リスク予測画面
画面上部の 凍結リスク ボタンをクリックすると，道路管理者は，凍結防止剤を路線一様に散布するので凍結リスク予測トップ画面に移動し，対象路線の凍結リはなく，スリップ事故の多い交差点付近，橋梁などの構スク分布の全景が示される（図−９）．画面構成は路面温造物区間，局所的に凍結のおそれがある箇所などに限定

度予測画面と同様である．

した スポット散布

２）を行っており， 線的な予測情

雪氷路面の状態は，「凍結，圧雪，シャーベット，湿潤，報 は，このような冬期路面管理に対応したものである．

乾燥」の 5 段階に分類することとし，路面状態推定モデ
ルは，この 5 分類に対応しているが，現段階では 凍結a) 路面温度予測画面
路面凍結予測（線的予測）のトップ画面では，対象路線の線的路面温度分布の全景が示される（図−８）．
路面温度は，凍結のおそれのほとんど無い＋2℃以上の他に 5 段階にカテゴリ分けされ，1 時間毎，16 時間先までの路面温度分布が表示される．16 時間先までとしたのは，都市部における凍結防止剤の散布は，朝の通勤時間

リスク として「高（凍結），中（圧雪及びシャーベット），低（湿潤及び乾燥）」の 3 段階で表示している．これは，道路管理者からの，端的に路面が凍結するか否かを知りたいという意見を踏まえて試行しているものである．

・（夜間の作業計画を検討する）夕方か気温が＋1℃を下回るときによく見ている．
・天候が大荒れの場合は，体制が確定するので逆に利用しない．
b)冬期路面管理作業への活用状況について・凍結防止剤散布作業の参考として利用している．
・パトロールの出動時間の判断材料としている．
c)今後の改善の方向性・期待について・凍結防止剤の散布によって，散布後の（路面状態の）予測値が変わるのが望ましい．
・今後は今以上に，管理作業について説明責任が求められてくるので，その際の根拠として積極的に利用
図−９ 凍結リスク予測画面c)エリア拡大画面

したい．

（２）システムへのアクセス数

路面温度予測画面，凍結リスク予測画面の地図右上に

図−11 にアクセス数の推移を示す．運用開始直後はアある エリア選択 ウインドウから各エリアの拡大画面

クセスが少なかったが，2006 年 1 月下旬以降は着実にアに移動する（図−10）．エリア拡大画面では，拡大されたクセス数が伸びるようになった．これは，システムの認地図にコンビニエンスストアやガソリンスタンドの位置知度が，時間の経過とともに高まったためと考えられる．

が地点認知の目安となるように表示されている．

2006 年度運用開始当初は，暖冬の影響かアクセス数はあまり伸びなかったが，2007 年 2 月に，①既存システムと統合，②線的な予測情報の提供を開始，したことを契機にアクセス数が大幅に伸びるようになった．道路管理者にとってより必要性の高い線的な予測情報の提供を開始したこと，システム統合によって情報へのアクセシビリティが向上したこと，の効果と考えている．
2006 年度末時点での累計アクセス件数は 22,503 件に達した（一時，アクセスログ消失トラブルあり）．システ

図−10 エリア拡大画面

ムの閲覧者は道路管理者関係者（主に道路事務所の維持（左：路面温度，右：凍結リスク）担当者）と請負業者で，請負業者は当日の担当者（当番）が主に見るので閲覧者数は実質 50 名に満たないことを

４．システムの利用状況（１）システムの利用状況

考えると，システムの認知度が高まり，かなり頻繁に利用されるようになったと理解している．

冬期路面管理支援システムの利用状況について，道路管理者・維持業者からの主なコメントを以下に紹介する．

５．まとめと今後の課題
本稿では，冬期路面管理支援システム構築の背景から

a)閲覧状況について
・天候が不安定なときは 1 時間毎にチェックしている（特に夕方から朝方 5〜8 時）．
・天候が安定しているときは，日に 2〜3 回程度．

現在の運用状況を紹介してきた．さらに予測精度を高めることで，凍結防止剤の過剰散布（散布が必要ないのに散布すること）や見逃し（散布が必要なのに散布しないこと）を回避し，散布の効率化・適正化に資することが

さらに，推奨する対策案を提示したり，道路管理者可能になると期待される．
冬期路面管理支援システム構築による，このような散が路面管理作業予定を入力することで，当該作業を実布の効率化・適正化などの効果の評価に取り組むととも施した場合の路面状態の推移をシミュレーションできに，引き続き，道路管理者をはじめ関係機関と協議・連る機能を有するインタラクティブ（双方向）なシステ携しながら，冬期路面管理支援システムが道路管理者にムへと発展させることで道路管理者の作業実施判断をとってより信頼できる，より有用なシステムとなるよう，より積極的に支援し，強いて言えば，将来，道路利用改善に取り組む予定である．

者に路面状態予測情報を提供することも可能ではないかと考えている．

最後に，今後の課題を紹介する．

参考文献①モデルの精度向上
路面温度推定モデルの精度（誤差）は，沿道構造物

冬期路面管理マニュアル（案），北海道開発局，平1)

成 9 年 11 月．の影響を考慮するなどの改良を加え，±2℃程度まで向上しているが，±0℃近傍では，この程度の誤差で2)

Naoto Takahashi, Roberto A. Tokunaga, Motoki Asano

も「凍結するかしないか」という冬期路面管理の意志

and Nobuyoshi Ishikawa：Toward Strategic Snow and決定において重要な問題となりうる．路面凍結をより

Ice Control on Roads: Developing a Method for

正確に予測できるよう，モデルの精度向上を図りたい．

Surface-Icing Forecast with Applying a Heat Balance
Model, TRB 85th annual meeting, No.06-2067,②GIS の活用

CD-ROM, 2006．

現在は，対象路線の全景と拡大地図の 2 段階で情報

高橋尚人，浅野基樹，石川信敬：沿道構造物の影響

3)を表示をしている．今後，GIS を活用して，任意の倍を考慮した路面温度推定モデルの構築について，寒率で任意の区間を表示できるように改良していきたい．

地技術論文・報告集 vol.22 pp153-158，2006 年．
4)

Yuji Yamagiwa, yasuhiko Kajiya and Tatsuya Uemura:③システムのインタラクティブ（双方向）化

Development of an Advanced Winter Road

除雪作業の有無，凍結防止剤散布作業の有無によっManagement Support System for Greater Sapporo, 6thて路面状態が変化する．予測精度向上のためには，そInternational Symposium on Snow Removal and Ice

れらの作業を入力し，予測手法に反映することが必要

Control Technology, Transportation Researchである．

E-Circular No. E-C063, 2004．

平成18年度末での累計アクセス数、22,503件

25,000
テキスト形式で情報提供開始
グラフ表示で情報提供開始※地点追加

15,000・線的予測情報の提供を開始
・既存システムと統合

10,000
18年度運用開始※対象路線を追加

5,000

12月

1月

平成17年度

2月

3月

12月

1月

平成18年度図−11 冬期路面管理支援システムのアクセス数の推移

2月

2010201020

1020102010201020

10025

累計アクセス数

20,0003月